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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
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基于双侧向测井资料的裂缝孔隙度计算及其标定 总被引:5,自引:0,他引:5
裂缝孔隙度是评价裂缝性储集层的关键参数.FMI成像测井评价裂缝孔隙度较为精确,但其成本较高,应用受限.常规测井资料具有经济实用,应用广泛的特点,采用裂缝双侧向测井响应快速解释方法计算裂缝孔隙度,并用FMI成像资料提供的裂缝孔隙度对其进行标定,建立二者之间的定量关系.实际处理资料表明,应用双侧向测井资料计算裂缝孔隙度,在经过FMI成像资料标定后数值准确,得到的储层解释结论与试油结论符合,为应用常规测井资料评价裂缝孔隙度,提供了有效的方法. 相似文献
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夏甸地区Ⅶ-支脉矿体控矿构造特征 总被引:1,自引:0,他引:1
构造复合现象的研究,不仅有助于解决构造运动时期先后的问题,而且在生产实践中有着重要的实际意义[1]。本文以山东夏甸地区Ⅶ—支脉矿体为例,通过区域构造、Ⅶ—支构造断裂特征、闪长玢岩构造特征、矿体构造特征的系统研究,结果表明:Ⅶ—支构造的新老构造体系、同一构造体系复合现象突出,多表现为构造形迹的归并。其中成矿断裂的多期活动、构造性质的多次变化、成矿作用的多次叠加是矿体形成的关键因素;在NEE向Ⅶ—支构造与近SN向脉岩截接部位形成矿体,低级序的NNE、NE、NEE向构造成为主要的容矿构造。 相似文献
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性. 相似文献